Especialización en
IA para Programadores
Integra LLMs, construye pipelines RAG y diseña agentes con memoria.
Formación 100% presencial en Badajoz. Proyecto real al terminar.
Sin compromiso. Tus datos están protegidos.
Las herramientas que usarás en producción
No juguetes de tutorial. El stack real con el que se construye IA hoy en el mercado.
Formación avanzada con el rigor de siempre
El mismo enfoque del Boot Camp de iniciación aplicado a un nivel técnico exigente.
Proyectos de semana reales
Cada semana termina con un proyecto funcional: una API con LLM integrado, un RAG sobre documentación técnica propia, un agente con memoria. No ejercicios de relleno.
Semanas de consolidación
Dos semanas sin temario nuevo intercaladas en el programa. El aula sigue abierta con el chat directo con el profesor para resolver lo que no haya quedado claro antes de avanzar.
Semana 0 optativa de nivelación
Para quienes quieran refrescar Python, POO, Git y el entorno profesional antes de empezar. No obligatoria, pero disponible para llegar al día 1 sin fricción técnica.
Profesor + chat directo con el profesor
Las sesiones de práctica cuentan con chat directo con el profesor dedicado. Cuando te bloqueas en un pipeline RAG o en la configuración de un agente, hay alguien que lo resuelve contigo.
6 semanas lectivas de LLMs a agentes multi-agente
Estructura progresiva con semanas de consolidación. Haz clic en cada semana para ver el detalle.
- POO: clases, herencia, polimorfismo
- Estructuras de datos, manejo de errores y ficheros
- Poetry y entornos virtuales
- Git y GitHub: control de versiones
- Arquitectura práctica de un LLM: qué es y qué no es
- Limitaciones reales, alucinaciones y errores habituales
- API de OpenAI: autenticación, modelos y parámetros clave
- Prompting técnico: system prompt, roles, temperatura y tokens
- Conversaciones multi-turno: gestión del historial de mensajes
- Respuestas estructuradas: JSON mode y Structured Outputs
- Gestión de errores, reintentos y control de costes
- Proyecto: primera aplicación Python con LLM integrado
- Gestión avanzada de contexto y ventana de contexto
- Streaming de respuestas: implementación y casos de uso
- Embeddings de OpenAI: generación, almacenamiento y búsqueda por similitud
- Introducción a LlamaIndex: arquitectura, componentes y primeros pasos
- Integración LLM + FastAPI: construcción de una API con IA
- Buenas prácticas en producción: logging, fallos y costes
- Proyecto: aplicación FastAPI + LLM + streaming
- Qué es un RAG y cuándo usarlo frente a fine-tuning o prompt engineering
- Pipeline RAG completo: ingesta, chunking, indexado y consulta
- ChromaDB y FAISS: diferencias y casos de uso
- RAG con LlamaIndex: VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, QueryEngine
- Estrategias de chunking y su impacto en la calidad de respuestas
- RAG sobre PDFs y documentación técnica propia
- Proyecto: RAG completo sobre una base de conocimiento real
- Qué es un agente: razonamiento, herramientas y bucle de acción
- Function calling con OpenAI: definición y ejecución de herramientas
- Agentes con LlamaIndex: ReActAgent, FunctionCallingAgent
- Memoria persistente en agentes: tipos e implementación
- Agente con acceso a base de datos propia
- Casos reales: agente que consulta una API externa
- Proyecto: agente con memoria y dos herramientas propias
- Orquestación de múltiples herramientas en un solo agente
- Arquitecturas multi-agente: cuándo y por qué usarlas
- Comunicación entre agentes con LlamaIndex
- Evaluación de agentes: métricas, trazabilidad y depuración
- Testing de agentes: cómo validar comportamientos complejos
- Proyecto: pipeline multi-agente sobre un problema real
- Briefing: requisitos, planificación técnica y decisiones de diseño
- Desarrollo acompañado sesión a sesión por profesor y asistente
- Documentación: README, arquitectura del sistema e instrucciones de despliegue
- Code review con el profesor y mejoras finales
- Presentación y defensa ante el grupo
Precio claro, sin letra pequeña
Todo lo necesario para incorporar IA a tu trabajo real. Sin costes extra ni sorpresas.
- 175h presenciales de clases y prácticas
- 2 semanas de consolidación en aula (50h)
- Semana 0 optativa de nivelación Python
- Tutorías individuales 1 a 1 post-curso
- Chat directo con el profesor
- Materiales y recursos completos
- Título Universitario de Experto en Programación
Pregunta disponibilidad antes de que se completen. Posibilidad de pago fraccionado.
Programa de referidos
Si recomiendas el curso a alguien, ambos recibís bonificación. Pregunta las condiciones.
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- Evaluamos si tu nivel encaja con el curso
- Te informamos de la próxima fecha de inicio
- Opciones de pago fraccionado disponibles